資源描述：
《小波包分析技術在大型電機轉(zhuǎn)子故障診斷系統(tǒng)中的應用》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)第25卷第22期2005年11月中國電機T程學報ProcecdiⅡgsofⅡ1eCSEE、，0125No22Nov2005@2005ChinSocforElecEng文章編號：0258-8013(2005)22．0158一05中圖分類號：TM46文獻標識碼：A學科分類號：47040小波包分析技術在大型電機轉(zhuǎn)子故障診斷系統(tǒng)中的應用于志偉，蘇寶庫，曾鳴(哈爾濱工業(yè)大學控制工程系，黑龍江省哈爾濱市150001)APPLIeATl0NoFⅥ，AVELETPACKETINFAUIjrDIAGNoSI
2、SSYSTEMoFLARGESCALEDCMoTORRoToRYUZhi—wei，SUBa0-1(Ll，zENGMing(D印anmentofcon仃olEn舀nee曲＆HarbinIns帆teofTechnology，Harbin150001，Heilon翻iangProvince，Cllina)ABSTRACljTho”ghtheanalysisofmD【0rdriVe8ys屺mandmcchanicaI8ystemfai】uremechallism，twotyPefauhsignar5cha
3、racterexnactlonmethodbasedonthealgorithmofwavektpackctslspresentedOnei8progressivefaultslgnal·anermewaveletpacketdecompositiona
4、ldreconnguration，conⅡo兒er’5附0r硝gnmwbJ曲hasb神”we"d即oisedcanbe0b掘】Ⅱedo衛(wèi)山enodeofminlmumfrequencybandAnotheriseigenvectorextract
5、ionmethodofvibratlons逗Ⅱalsfrequencybandeno唱yThevibrati0Ⅱslgnalofdynamicbalallcesystemisdecomposedintot
6、le1ndlvidualfrcqueⅡcybands，【hevarianonsofthesignalene‘gyintIlesebandsrenect岫dj施re呲mechallicalconditionseachenergyi”gredientisextfactedtOiorIllmeei2e
7、nvec【0rforfaultdiagnoslsTbstand甜muI撕onresu“sd哪oⅡs打atethatttleIneⅡ10doffaundiagⅡosisusingwavele￡packetanalysisissimpleandfeasIbleKEYWoRDS：Precisioncentrifuge；Waveletpacket；Faundiagnosis；EHDrsignal．Eigenvector，F(xiàn)‘equenoyballd摘要：通過精密離心機電機驅(qū)動系統(tǒng)和機械系統(tǒng)的故障機埋的分析
8、，提出了兩種敵障信號基于小波包分析的特征提取方法。一個是漸進性故障信號的特征提取方法，控制器誤差信號通過小波包分解與重構，最后在最低頻段的節(jié)點得到了已經(jīng)去噪的故障信號。另_爪是振動信號頻帶能量的特征向量提取方法．動平衡系統(tǒng)的振動信號被分解到獨立的頻段，不同頻帶內(nèi)的信號能量變化反映了系統(tǒng)機械運行狀態(tài)的改變，每個能量成分被提取形成特征向量用于故障診斷。試驗與仿真結(jié)果表明這種基于小波包分析的故障方法具有算法簡單、可行的優(yōu)點。關鍵詞：精密離心機；小波包；故障診斷：誤差信號；特征向量：頻帶1引言精密離心機屬
9、于高精度加速度測試系統(tǒng)，作為高G值的大型高速旋轉(zhuǎn)機械，任何事故都可能導致嚴重的安全問題，因此主軸電機轉(zhuǎn)子驅(qū)動系統(tǒng)及機械系統(tǒng)的故障診斷和安全保護尤為重要。小波包分析是小波分析的改進，它兼顧了短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，利用小波包分解的多分辨分析思想，把信號分解到不同頻帶內(nèi)進行處理，這對處理不連續(xù)、突變和非平穩(wěn)的信號具有很多優(yōu)點fl?！俊Ｐ〔ò纸鈱嵸|(zhì)上是對信號的多帶通濾波，一般來說，正常運行狀態(tài)與故障狀態(tài)下系統(tǒng)輸出信號的各頻帶成分是不同的，在這種情況下，通過分析系統(tǒng)結(jié)構和故障機理可找出系統(tǒng)故障的
10、特征頻率，根據(jù)這些頻率分量的變化確定故障是否發(fā)生直至找出故障原刻”4】。而且對于精密離心機這類大型旋轉(zhuǎn)機械，故障信號往往還具有較明顯的時域特征，這些特征主要表現(xiàn)在相位的變化以及信號的時間間隔變化上。由于噪聲和機械系統(tǒng)調(diào)制的影響，時域波形的這些故障現(xiàn)象常常被掩蓋起來。所以基于這一點，本文提出了基于小波包分解+時域分析+故障識別的診斷方法。2電機驅(qū)動系統(tǒng)的故障機理精密離心機采用無刷直流力矩電機作為驅(qū)動元件，用于轉(zhuǎn)子位置檢測的旋轉(zhuǎn)變壓器給出轉(zhuǎn)子的萬方數(shù)據(jù)第22期于志偉等：小波包分析技術在
